arXiv 自然语言处理· Ron Keinan, Amir David Nissan Cohen, Reut Tsarfaty·· 4 小时前AI 评分34
HeRE：基于大语言模型引导知识图谱对齐降噪的希伯来语关系抽取基准
HeRE: A Novel Benchmark for Hebrew Relation Extraction via LLM-Guided Denoising of Knowledge Graph Alignments
AI 导读
研究团队通过大语言模型引导的知识库对齐降噪，发布了包含 150 万实例的希伯来语关系抽取基准数据集 HeRE。评测显示，开源模型 Gemma-4-31B-it 取得 0.915 的 F1 分数，匹敌 API 模型 GPT-5.4（F1=0.921），并在独立双标注测试集上达到 0.844。该工作填补了希伯来语评测空白，并提供了可复现的低资源语言抽取构建方案。
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